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データサイエンス/13

第13回 様々な手法の紹介

データサイエンス/2024受講生一覧汎用シート


はじめに

いくつかの重要なキーワードを再確認・・

付記

機械学習の手法

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは、教師あり・分類 の代表的な手法のひとつで、今話題のディープラーニングはその応用にあたります。


線形回帰

説明変数 X と目的変数 y との間にある関係を求める、つまり y = f(X) となる関数 f を求める 教師あり・回帰 の代表的な手法です。

k-means法

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k-means法は、教師なし・クラスタリングの代表的な手法のひとつで、サンプルをグループ分けする目的で使用します。

主成分分析

主成分分析とは 教師なし・次元削減の手法のひとつで、多数の説明変数を、少数の合成変数(複数の変数が合体したもの)に要約する手法です。


APPENDIX

基本的な知識だけで、誰にでも作れる「分類AI」

一定数のアンケート調査結果があれば、入力データ(特徴量)が、どのカテゴリに属するかを分類する「診断系AI」をつくることができます。

例えば、企画、開発、営業、一般総合という4つのタイプがあると仮定して・・、あなたがどのタイプであるかを診断するAIをつくるとします。

世の中にある「性格診断AI」のようなものは、こんな手順で出来ています。




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Last-modified: 2023-12-18 (月) 13:58:51